최근 딥러닝 기반의 AI(인공지능) 알고리즘이 사진만으로 도합 43개의 피부암과 피부질환을 진단하고 종류를 판독하는 같은 조건에서 피부과 전문의와 동등한 수준의 성능이라는 연구 결과가 발표됐다.

서울아산병원 장성은 교수팀은 딥러닝(deep learning) 기반 AI알고리즘에 악성 및 양성의 피부암, 피부질환(43종의 피부종양 및 피부질환, 10,426케이스) 4만여 장의 사진을 학습시킨 후 피부암과 피부질환 검출 성능을 검증했다고 최근 밝혔다.

그 결과 사진만으로 진단하는 동일한 조건에서 AI알고리즘은 피부과 의사와 대등한 성능을 보였다. AI알고리즘은 66.9%의 민감도(실제 질병이 있을 때 질병이 있다고 진단할 확률)와 87.4%의 특이도(질병을 가지고 있지 않을 때 질병이 없다고 진단하는 확률)를 보였고, 피부과 전문의는 65.8%의 민감도와 85.7%의 특이도를 나타냈다.

피부암으로 의심되는 병변이 포함된 부위의 디지털 카메라 사진만 있으면 어디가 병변인지 아닌지 알고리즘이 찾아서 분석하기 때문에 AI알고리즘을 이용해 피부암을 정기적으로 또는 대량으로 검진하는 방식이 가능할 것으로 기대된다.

이번 연구에 사용된 사진들은 AI를 훈련시키기 위해 사용된 기존의 데이터와는 다르게 공동 연구기관인 세브란스병원에서 지난 10년 동안 조직검사한 모든 종류의 악성 및 양성 피부암 데이터로 검증해 보다 객관적이라 할 수 있다.

장성은 서울아산병원 피부과 교수는 “피부암 중에서도 치명적인 악성 흑색종은 폐나 간 등 내부 장기로 전이되면 5년 생존율이 20% 미만일 정도로 무서운 질환이다. AI 알고리즘을 효과적으로 활용하면 피부암의 주기적인 자가 검진을 통해 조기 진단 및 치료에 도움이 될 것으로 기대된다”고 말했다.

이번 연구 결과는 전 세계적으로 권위 있는 의학 및 생명과학 종합저널 국제학술지 ‘플로스 메디신(PLOS Medicine, Public Library of Science Medicine, IF=10.5)’에 최근 게재됐다.